{"id":192096,"date":"2026-07-31T13:31:39","date_gmt":"2026-07-31T20:31:39","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=192096"},"modified":"2026-08-31T16:56:20","modified_gmt":"2026-08-31T23:56:20","slug":"context-aware-data-why-ai-needs-more-than-just-volume-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/fr\/perspectives\/context-aware-data-why-ai-needs-more-than-just-volume-2\/","title":{"rendered":"Donn\u00e9es contextuelles\u00a0: Pourquoi l\u2019AI ne se limite pas au volume"},"content":{"rendered":"\n
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Synth\u00e8se<\/h3>\n\n\n\n

La r\u00e9ussite de l\u2019AI d\u2019entreprise d\u00e9pend de donn\u00e9es contextuelles, aliment\u00e9es par des graphiques de connaissances et des couches s\u00e9mantiques, car un meilleur contexte, et pas seulement de meilleurs mod\u00e8les, g\u00e9n\u00e8re des r\u00e9sultats d\u2019AI pr\u00e9cis et \u00e9volutifs.<\/p>\n<\/div>\n\n

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\"image_pdf\"<\/a>\"image_print\"<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Les deux derni\u00e8res ann\u00e9es de l\u2019AI d\u2019entreprise ont \u00e9t\u00e9 consacr\u00e9es \u00e0 l\u2019exp\u00e9rimentation, et il a \u00e9t\u00e9 facile d\u2019y rester. Les mod\u00e8les ont continu\u00e9 de changer, les d\u00e9lais de production ont donc baiss\u00e9, et chaque am\u00e9lioration a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 de nouvelles capacit\u00e9s que les \u00e9quipes voulaient int\u00e9grer, ce qui signifie plus de port\u00e9e, plus de tests, plus de retard. Un cercle vicieux, o\u00f9 le mod\u00e8le progresse comme la raison pour laquelle rien n\u2019a \u00e9t\u00e9 exp\u00e9di\u00e9. Ce cycle est en plein essor et les entreprises sont pr\u00eates \u00e0 passer de l\u2019exp\u00e9rimentation \u00e0 l\u2019AI qui leur apporte r\u00e9ellement de la valeur ajout\u00e9e. Ce qui compte le plus dans ce changement, ce n\u2019est pas le mod\u00e8le que vous choisissez, ni m\u00eame la quantit\u00e9 de donn\u00e9es dont vous disposez, mais le fait que vos donn\u00e9es contiennent le contexte qu\u2019un mod\u00e8le doit \u00eatre exact.<\/p>\n\n\n\n

Le choix des mod\u00e8les est moins important maintenant, car les meilleurs mod\u00e8les de poids ouvert et de fronti\u00e8re ont converg\u00e9. Kimi K3 et Claude Fable 5 sont d\u00e9j\u00e0 suffisamment proches pour que, pour la plupart des t\u00e2ches d’entreprise, vous ayez du mal \u00e0 les distinguer, le mod\u00e8le ouvert co\u00fbte une fraction du prix, et la prochaine version ne fera qu’obtenir un gain incr\u00e9mentiel, et non pas des bonds comme les ann\u00e9es pr\u00e9c\u00e9dentes. L\u2019effort d\u2019ing\u00e9nierie a \u00e9t\u00e9 transf\u00e9r\u00e9 vers le faisceau<\/strong>\u00a0: outils, m\u00e9moire, \u00e9vals et garde-corps enroul\u00e9s autour du mod\u00e8le, o\u00f9 le probl\u00e8me difficile s\u2019est d\u00e9plac\u00e9 pour maintenir les charges de travail agents en fonctionnement pendant des heures avec un minimum de surveillance humaine. Gagner consiste d\u00e9sormais \u00e0 cr\u00e9er une flexibilit\u00e9 invisible pour l\u2019utilisateur, o\u00f9 le flux de travail ex\u00e9cut\u00e9 hier s\u2019ex\u00e9cute de la m\u00eame mani\u00e8re aujourd\u2019hui, tandis que le faisceau change de mod\u00e8le en dessous pour optimiser le co\u00fbt, les performances ou tout autre KPI important. Le mod\u00e8le devient un d\u00e9tail de mise en \u0153uvre.<\/p>\n\n\n\n

Cette flexibilit\u00e9 repose sur la couche la plus importante que les entreprises peuvent exploiter\u00a0: les donn\u00e9es en dessous. N\u2019oubliez pas que le plus ancien adage informatique s\u2019applique toujours ici\u00a0: d\u00e9chets entrants, d\u00e9chets sortants. Le meilleur harnais au monde s\u2019appuie sur ce que vous lui donnez, et les donn\u00e9es les plus importantes que vous pouvez lui fournir sont les v\u00f4tres. Elle a toujours \u00e9t\u00e9 le diff\u00e9renciateur de l\u2019AI dans l\u2019entreprise, et maintenant que tout le monde ex\u00e9cute essentiellement les m\u00eames mod\u00e8les, il ne reste plus qu\u2019un seul. Toutes les entreprises se reposent sur le volume, des dizaines de tables, de documents et de tickets, mais le volume seul aggrave un mod\u00e8le, pas l\u2019am\u00e9liore. Ce qui rend un mod\u00e8le pr\u00e9cis, c\u2019est de savoir quel tableau est canonique, quel document est \u00e0 jour et comment le client d\u2019un syst\u00e8me se rapporte au client d\u2019un autre.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

La qualit\u00e9 des donn\u00e9es est la cl\u00e9 du succ\u00e8s de AI <\/h2>\n\n\n\n

Dans une enqu\u00eate IDC men\u00e9e aupr\u00e8s de chefs d\u2019entreprise<\/a> sur ce qui d\u00e9termine la r\u00e9ussite de l\u2019AI, 94\u00a0% ont d\u00e9clar\u00e9 que la qualit\u00e9 des donn\u00e9es \u00e9tait d\u00e9cisive. L\u2019\u00e9tude est rarement si proche de l\u2019unanimit\u00e9. Le rapport nomme \u00e9galement les principales causes de mauvaise qualit\u00e9, et ce sont les suspects habituels\u00a0: donn\u00e9es redondantes, donn\u00e9es cloisonn\u00e9es et donn\u00e9es obsol\u00e8tes. Je noterai que la capacit\u00e9 du mod\u00e8le n\u2019appara\u00eet pas dans cette liste, et qu\u2019elle ne s\u2019applique pas non plus. Aujourd\u2019hui, les probl\u00e8mes qui nuisent \u00e0 l\u2019AI d\u2019entreprise sont les m\u00eames que ceux qui \u00e9branlent l\u2019analytique au cours des 20 derni\u00e8res ann\u00e9es. Ce qui a chang\u00e9, c\u2019est leur apparence, car chacun de ces trois probl\u00e8mes de donn\u00e9es aggrave les r\u00e9ponses d\u2019un mod\u00e8le \u00e0 sa mani\u00e8re.<\/p>\n\n\n\n

Les donn\u00e9es obsol\u00e8tes produisent des r\u00e9ponses qui ressemblent \u00e0 des hallucinations, mais qui ne le sont pas. Le pipeline de r\u00e9cup\u00e9ration r\u00e9pond \u00e0 la politique de retour de l\u2019ann\u00e9e derni\u00e8re, l\u2019agent le cite \u00e0 un client avec aisance et confiance, et l\u2019entreprise est d\u00e9sormais sur le point d\u2019obtenir des conditions de remboursement qu\u2019elle a retir\u00e9es il y a plusieurs mois. Les ing\u00e9nieurs qui examinent l\u2019incident le consignent comme une hallucination, mais le mod\u00e8le a fait son travail correctement. Ce sont les donn\u00e9es qui ont \u00e9t\u00e9 erron\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Les donn\u00e9es redondantes sont al\u00e9atoires. Lorsqu\u2019il existe six copies quasi identiques d\u2019une table et que deux d\u2019entre elles ne sont pas d\u2019accord, il existe deux mani\u00e8res d\u2019y rem\u00e9dier. Si la r\u00e9cup\u00e9ration ne concerne qu\u2019une seule copie, la copie re\u00e7ue par le mod\u00e8le est une question de hasard, c\u2019est-\u00e0-dire que la qualit\u00e9 de la r\u00e9ponse porte d\u00e9sormais une variable al\u00e9atoire. Si la r\u00e9cup\u00e9ration fait surface, le mod\u00e8le doit d\u00e9tecter la contradiction, mais dans une mer de contexte, il peut se concentrer sur une copie et ignorer compl\u00e8tement l\u2019autre. Dans tous les cas, la m\u00eame question pos\u00e9e deux jours diff\u00e9rents peut renvoyer deux r\u00e9ponses diff\u00e9rentes, et ni l\u2019utilisateur ni l\u2019ing\u00e9nieur ne peuvent expliquer pourquoi sans suivre la r\u00e9cup\u00e9ration.<\/p>\n\n\n\n

Les donn\u00e9es cloisonn\u00e9es transforment les connaissances partag\u00e9es en connaissances locales. Un silo est rarement une restriction d\u00e9lib\u00e9r\u00e9e. Plus souvent, la mani\u00e8re dont un syst\u00e8me a \u00e9t\u00e9 mis en \u0153uvre signifie que les donn\u00e9es ne doivent \u00eatre visibles que par quelques \u00e9quipes. Par cons\u00e9quent, une question g\u00e9n\u00e9rale sur les connaissances de l\u2019entreprise renvoie des r\u00e9ponses disparates en fonction de la tranche de donn\u00e9es que le mod\u00e8le peut voir. Deux employ\u00e9s peuvent poser la m\u00eame question, recevoir deux r\u00e9ponses diff\u00e9rentes, mais les deux r\u00e9ponses sont fid\u00e8les aux donn\u00e9es partielles qui les sous-tendent. Le probl\u00e8me se complique \u00e0 mesure que de plus en plus d\u2019outils d\u2019AI s\u2019appuient sur les donn\u00e9es de l\u2019entreprise. Un outil qu\u2019une \u00e9quipe s\u2019appuie sur sa tranche obtiendra des r\u00e9ponses diff\u00e9rentes, et finalement des d\u00e9cisions diff\u00e9rentes, des outils que les autres \u00e9quipes s\u2019appuient sur les leurs, et ce qui commence lorsque deux employ\u00e9s re\u00e7oivent des r\u00e9ponses incoh\u00e9rentes se termine lorsque des syst\u00e8mes automatis\u00e9s agissent sur des informations contradictoires, l\u2019entreprise supportant le co\u00fbt de ce conflit.<\/p>\n\n\n\n

Cette combinaison entra\u00eene un diagnostic erron\u00e9 pr\u00e9visible. Lorsqu\u2019un mod\u00e8le capable s\u2019ex\u00e9cute sur des donn\u00e9es m\u00e9diocres, les ing\u00e9nieurs voient les mauvaises r\u00e9ponses et concluent que le mod\u00e8le est en faute, les \u00e9quipes r\u00e9agissent en \u00e9valuant un remplacement et le cycle d\u2019exp\u00e9rimentation recommence. Le remplacement du mod\u00e8le ne change rien, car les donn\u00e9es en dessous restent les m\u00eames.<\/p>\n\n\n\n

Les donn\u00e9es ne sont pas du contexte<\/h2>\n\n\n\n

Si les mauvaises donn\u00e9es aggravent les r\u00e9ponses d\u2019un mod\u00e8le, il faut savoir quelles donn\u00e9es pertinentes fournissent qu\u2019un mod\u00e8le capable n\u2019a pas d\u00e9j\u00e0. La r\u00e9ponse est le contexte, et je peux expliquer la diff\u00e9rence entre les donn\u00e9es et le contexte avec une analogie avec la vie quotidienne. Imaginons qu’un ami vous envoie une photo de ses vacances\u00a0: Il est sur un bateau, sur un lac et le soleil est au soleil. Vous disposez d\u00e9sormais de donn\u00e9es<\/em>, et vous pouvez d\u00e9crire la sc\u00e8ne avec pr\u00e9cision \u00e0 n\u2019importe qui\u00a0: une personne, un bateau, un lac, \u00e0 peu pr\u00e8s \u00e0 midi.<\/p>\n\n\n\n

Vous l\u2019appelez ensuite, et vous obtenez le contexte<\/em>. Ce jour-l\u00e0, le vent explosait 20 n\u0153uds, suffisamment fort pour rendre toute la travers\u00e9e rugueuse. Le moteur est mort \u00e0 mi-chemin et la famille a fui pendant une heure. Ses enfants ont d\u00e9cid\u00e9 que la d\u00e9rive \u00e9tait la meilleure partie du voyage, et c\u2019est l\u2019histoire qu\u2019ils raconteront \u00e0 Thanksgiving pour la prochaine d\u00e9cennie. C\u2019est la m\u00eame sc\u00e8ne, mais vous connaissez maintenant des choses tr\u00e8s diff\u00e9rentes. La photo vous indique ce qui est visible, tandis que l\u2019ami vous dit ce qui s\u2019est pass\u00e9, pourquoi cela a \u00e9t\u00e9 important et \u00e0 quoi il est li\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

La mise en correspondance avec l\u2019entreprise est directe\u00a0: Vos donn\u00e9es sont la photo, et vos employ\u00e9s sont l\u2019ami. Dans votre organisation, un analyste sait que, parmi deux tableaux de revenus qui semblent interchangeables, un seul porte les chiffres corrig\u00e9s Q3. Quelqu\u2019un dans le service financier sait que le terme \u00ab\u00a0client\u00a0\u00bb dans le syst\u00e8me de facturation d\u00e9signe l\u2019entit\u00e9 juridique, tandis que le terme \u00ab\u00a0client\u00a0\u00bb dans le syst\u00e8me de produit d\u00e9signe l\u2019utilisateur final, et que la configuration des deux a g\u00e9n\u00e9r\u00e9 un num\u00e9ro de d\u00e9sabonnement suffisamment erron\u00e9 pour qu\u2019il doive \u00eatre corrig\u00e9 devant le PDG. C\u2019est l\u00e0 que viennent r\u00e9ellement les connaissances des entreprises\u00a0: des personnes qui peuvent vous dire pourquoi cet ensemble de donn\u00e9es est le bon pour l\u2019analyse et non l\u2019autre ensemble de donn\u00e9es qui capture superficiellement les m\u00eames informations. Le mod\u00e8le ne voit rien de tout cela, il ne voit que la photo.<\/p>\n\n\n\n

Les donn\u00e9es contextuelles<\/strong> sont la mani\u00e8re dont vous obtenez le compte de l\u2019ami sous une forme qu\u2019une machine peut utiliser. Il comporte deux composants principaux. Les graphiques de connaissances<\/strong> codent les relations et la provenance\u00a0: ce tableau remplace celui-ci, cette mesure provient de ces trois sources, ce compte dans le syst\u00e8me de vente est la m\u00eame entit\u00e9 que ce compte dans la facturation. Les couches s\u00e9mantiques<\/strong> s\u2019appuient sur les d\u00e9finitions de vos employ\u00e9s de mani\u00e8re informelle et les rendent explicites et gouvern\u00e9es\u00a0: ce que signifie \u00ab\u00a0chiffre d\u2019affaires\u00a0\u00bb, quel domaine client est canonique et quel pipeline l\u2019\u00e9quipe financi\u00e8re a r\u00e9ellement confiance.<\/p>\n\n\n\n

Les donn\u00e9es sensibles au contexte sont \u00e9galement \u00e0 l\u2019origine de la transition du vocabulaire du secteur de l\u2019ing\u00e9nierie rapide \u00e0 l\u2019ing\u00e9nierie contextuelle. L\u2019ing\u00e9nierie rapide consistait \u00e0 bien formuler la question. L\u2019ing\u00e9nierie contextuelle consiste \u00e0 d\u00e9terminer ce que le mod\u00e8le peut voir au moment o\u00f9 il r\u00e9pond, et c\u2019est un probl\u00e8me d\u2019architecture et non une comp\u00e9tence d\u2019\u00e9criture.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Figure\u00a0: pile \u00e0 deux couches. Couche sup\u00e9rieure\u00a0: Mod\u00e8les interchangeables, \u00e9change libre. Couche inf\u00e9rieure\u00a0: La couche contextuelle durable (graphique de connaissances + couche s\u00e9mantique) alimente chaque mod\u00e8le avec les m\u00eames connaissances institutionnelles.\u00a0<\/em><\/p>\n\n\n\n

Le mod\u00e8le suivant ne corrigera pas les mauvaises donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n

Les lecteurs qui travaillent \u00e0 proximit\u00e9 de la couche de mod\u00e8le soul\u00e8vent g\u00e9n\u00e9ralement la m\u00eame objection \u00e0 ce stade. Si les fen\u00eatres contextuelles ont d\u00e9pass\u00e9 un million de jetons et que le raisonnement s\u2019am\u00e9liore \u00e0 chaque version, pourquoi ne pas \u00e9voluer pour compenser les donn\u00e9es d\u00e9sordonn\u00e9es\u00a0? C\u2019est une question assez pos\u00e9e, et l\u2019\u00e9volutivit\u00e9 est utile. Une fen\u00eatre plus longue signifie moins de coupes arbitraires \u00e0 ce que le mod\u00e8le peut voir, et un meilleur raisonnement d\u00e9tecte plus de contradictions qu\u2019auparavant. Ce que l’on ne peut pas faire, c’est r\u00e9parer les entr\u00e9es incorrectes.<\/p>\n\n\n\n

Un document obsol\u00e8te dans une fen\u00eatre de millions de jetons est toujours obsol\u00e8te, vous payez simplement plus pour le traiter. Un meilleur raisonnement appliqu\u00e9 aux tables contradictoires ne r\u00e9sout pas la contradiction\u00a0; il produit une d\u00e9fense plus claire de la copie choisie par le mod\u00e8le. L\u2019adage mentionn\u00e9 plus haut dans cet article a surv\u00e9cu \u00e0 une croissance exponentielle du calcul pendant six d\u00e9cennies, et il survivra \u00e9galement \u00e0 celle-ci.<\/p>\n\n\n\n

La qualit\u00e9 de l\u2019AI est un probl\u00e8me d\u2019intelligence des donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n

Lorsque la qualit\u00e9 de la r\u00e9ponse est d\u00e9cevante, l\u2019instinct d\u2019un leader de l\u2019AI techniquement profond est de travailler sur la couche mod\u00e8le (affiner le corpus de l\u2019entreprise, distiller, \u00e9valuer plus dur) ou sur la couche harnais (ajouter des tentatives, serrer les barri\u00e8res). Aucun des deux ne fonctionne, car aucun ne touche les donn\u00e9es. Le r\u00e9glage pr\u00e9cis des donn\u00e9es redondantes obsol\u00e8tes d\u00e9place le probl\u00e8me dans les poids du mod\u00e8le, o\u00f9 il n\u2019appara\u00eet plus dans aucun journal de r\u00e9cup\u00e9ration qu\u2019un ing\u00e9nieur peut auditer. Un faisceau plus solide ne r\u00e9sout pas non plus le probl\u00e8me, car il ne fait qu\u2019entra\u00eener une d\u00e9faillance plus gracieuse de l\u2019agent.<\/p>\n\n\n\n

La couche de contexte est l\u2019endroit o\u00f9 cet effort doit aller. Les mod\u00e8les sont remplac\u00e9s et les faisceaux reconstruits, mais la couche contextuelle reste, et tout ce que vous y ajoutez s\u2019appuie sur ce qui existe d\u00e9j\u00e0. Chaque relation que vous codez, chaque d\u00e9finition que vous donnez explicite, et chaque \u00e9l\u00e9ment de connaissances institutionnelles que vous d\u00e9placez de la t\u00eate d\u2019un analyste vers un graphique am\u00e9liore chaque mod\u00e8le qui s\u2019ex\u00e9cute sur celui-ci, celui que vous d\u00e9ployez aujourd\u2019hui et celui que vous \u00e9changez au prochain trimestre.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Un mod\u00e8le commence \u00e0 perdre de la valeur le jour de son exp\u00e9dition, car un mod\u00e8le plus performant est d\u00e9j\u00e0 en route. \u00c0 l\u2019heure o\u00f9 je r\u00e9dige ce rapport, trois points s\u00e9parent le mod\u00e8le fronti\u00e8re principal de son challenger open source sur l\u2019indice d\u2019intelligence artificielle et<\/a> l\u2019ordre changera dans quelques semaines. La couche de contexte se d\u00e9place dans la direction oppos\u00e9e. Il gagne de la valeur gr\u00e2ce \u00e0 tout ce que vous y ajoutez, et chaque mod\u00e8le que vous ex\u00e9cutez h\u00e9rite de cette valeur.<\/p>\n\n\n\n

Construire cette couche est un probl\u00e8me d\u2019intelligence des donn\u00e9es<\/em>, pas un probl\u00e8me de mod\u00e8le. Le catalogage, la lign\u00e9e, la r\u00e9solution des entit\u00e9s et la s\u00e9mantique gouvern\u00e9e sont des machines qui capturent ce que vos collaborateurs savent et le placent l\u00e0 o\u00f9 le mod\u00e8le peut l\u2019utiliser. Je ne ferai pas semblant de r\u00e9soudre ce probl\u00e8me, le codage des connaissances humaines tacites \u00e0 l\u2019\u00e9chelle de l\u2019entreprise est vraiment difficile. Mais c\u2019est le probl\u00e8me difficile sur lequel il faut travailler, car c\u2019est la seule partie de la pile qui ne se banalise pas.<\/p>\n\n\n\n

Les mod\u00e8les conserveront les places boursi\u00e8res en t\u00eate, et ce n\u2019est pas grave, car un harnais flexible vous permet de les \u00e9changer en un apr\u00e8s-midi. Ce que vous ne pouvez pas \u00e9changer, c\u2019est ce que votre organisation sait. N\u2019importe quel mod\u00e8le peut regarder la photo, mais seule votre couche de contexte sait ce qui s\u2019est pass\u00e9 ce jour-l\u00e0 sur le lac.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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D\u00e9couvrez pourquoi AI a besoin de donn\u00e9es contextuelles<\/h2>\n\n\n\n

D\u00e9couvrez ce qu\u2019IDC a d\u00e9couvert sur l\u2019infrastructure de donn\u00e9es et les bases de stockage \u00e0 l\u2019origine de projets d\u2019AI r\u00e9ussis.<\/p>\n\n\n\n

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